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    value: "assertion"
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    value: "pubinfo"
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    value: "http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
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    value: "type"
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    value: "title"
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      lex: "KG-FIT: Knowledge Graph Fine-Tuning Upon Open-World Knowledge"
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    value: "http://purl.org/spar/cito/"
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    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/methods#"
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    value: "discusses"
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    value: "ComplEx"
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    value: "ConvE"
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    value: "DistMult"
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    value: "Hake"
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    value: "KgBert"
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    }
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    value: "KgS2S"
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    }
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    value: "Kgt5"
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    }
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    value: "LlmEmbeddingZeroShotLinkPrediction"
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    }
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  name {
    value: "Lmke"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "PRotate"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "Pkgc"
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    o_iri {
    }
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    value: "RotatE"
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    }
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    value: "SimKgc"
  }
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    o_iri {
    }
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    value: "Star"
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    o_iri {
    }
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    value: "Transe"
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "Tucker"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "Entity"
  }
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    p_iri {
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    }
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    }
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  }
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  name {
    value: "Workflow"
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    }
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  name {
    value: "label"
  }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "ComplEx"
    }
  }
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    }
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    }
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    }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "ConvE"
    }
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    }
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    }
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      lex: "CSProm-KG"
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    }
  }
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      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "DistMult"
    }
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
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      prefix_id: 13
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    }
  }
}
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  quad {
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      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "HAKE"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "KG-BERT"
    }
  }
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  name {
    value: "subject"
  }
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  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/categories#"
  }
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  name {
    value: "LLMAugmentedKGEmbedding"
  }
}
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    s_iri {
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    }
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    }
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}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  name {
    value: "comment"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 39
    }
    o_literal {
      lex: "KG-FIT is a novel framework that enhances Knowledge Graph Embeddings (KGE) by integrating open-world entity knowledge from Large Language Models (LLMs). It uses LLMs to guide hierarchical clustering of entities and refine the hierarchy, then fine-tunes KG embeddings using this LLM-derived hierarchical structure, textual embeddings, and standard link prediction objectives. The goal is to improve KG embeddings and their expressiveness for tasks like link prediction."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 36
    }
    o_literal {
      lex: "KG-FIT"
    }
  }
}
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  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/"
  }
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    value: "hasTopCategory"
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  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/top-categories#"
  }
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    value: "LLMAugmentedKG"
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 16
    }
  }
}
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 13
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "KG-S2S"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 24
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "KGT5"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 25
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "LLM Embedding Zero-Shot Link Prediction"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 26
    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "LMKE"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 27
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "pRotatE"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 28
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "PKGC"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 29
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "RotatE"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 30
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "SimKGC"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 31
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "StAR"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
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    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "TransE"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 13
      name_id: 35
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "TuckER"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasAttributedTo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "agent"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 7
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
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